Determining Fluid Compositions in the H<sub>2</sub>O‐NaCl‐CaCl<sub>2</sub> System with Cryogenic Raman Spectroscopy: Application to Natural Fluid Inclusions
Notice bibliographique
Résumé
Previous cryogenic Raman spectroscopic analysis of H2O‐NaCl‐CaCl2 solutions has identified the Raman peaks of various hydrates of NaCl and CaCl2, and established a linear relationship between Raman band intensity of the hydrates and the composition of the solution (NaCl/(NaCl+CaCl2) molar ratio, or XNaCl) using synthetic fluids, which created the opportunity to quantitatively determine the solute composition of aqueous fluid inclusions with cryogenic Raman spectroscopy. This paper aims to test the feasibility of this newly established method with natural fluid inclusions. Twenty‐five fluid inclusions in quartz from various occurrences which show a high degree of freezing during the cooling processes were carefully chosen for cryogenic Raman analysis. XNaCl was calculated using their spectra and an equation established in a previous study. These inclusions were then analyzed with the thermal decrepitation‐SEM‐EDS method. The XNaCl values estimated from the two methods show a 1:1 correlation, indicating that the new, non‐destructive cryogenic Raman spectroscopic analysis method can indeed be used for fluid inclusion compositional study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».